DataFrame-klass

En distribuerad samling data grupperade i namngivna kolumner.

En DataFrame motsvarar en relationstabell i Spark SQL och kan skapas med hjälp av olika funktioner i SparkSession.

Viktigt!

En DataFrame ska inte skapas direkt med konstruktorn.

Stöder Spark Connect

Egenskaper

Fastighet	Beskrivning
`sparkSession`	Returnerar SparkSession som skapade dataramen.
`rdd`	Returnerar innehållet som en RDD för rad (endast klassiskt läge).
`na`	Returnerar en DataFrameNaFunctions för hantering av saknade värden.
`stat`	Returnerar en DataFrameStatFunctions för statistikfunktioner.
`write`	Gränssnitt för att spara innehållet i dataramen som inte strömmas ut till extern lagring.
`writeStream`	Gränssnitt för att spara innehållet i strömmande DataFrame i extern lagring.
`schema`	Returnerar schemat för dataramen som en StructType.
`dtypes`	Returnerar alla kolumnnamn och deras datatyper som en lista.
`columns`	Hämtar namnen på alla kolumner i DataFrame som en lista.
`storageLevel`	Hämta dataramens aktuella lagringsnivå.
`isStreaming`	Returnerar Sant om dataramen innehåller en eller flera källor som kontinuerligt returnerar data när de tas emot.
`executionInfo`	Returnerar ett ExecutionInfo-objekt efter att frågan har körts.
`plot`	Returnerar en PySparkPlotAccessor för ritningsfunktioner.

Methods

Datavisning och inspektion

Metod	Beskrivning
`toJSON(use_unicode)`	Konverterar en DataFrame till en RDD med sträng eller DataFrame.
`printSchema(level)`	Skriver ut schemat i trädformatet.
`explain(extended, mode)`	Skriver ut (logiska och fysiska) planer till konsolen i felsökningssyfte.
`show(n, truncate, vertical)`	Skriver ut de första n raderna i DataFrame till konsolen.
`collect()`	Returnerar alla poster i DataFrame som en lista över rad.
`toLocalIterator(prefetchPartitions)`	Returnerar en iterator som innehåller alla rader i den här dataramen.
`take(num)`	Returnerar de första num-raderna som en lista över Rad.
`tail(num)`	Returnerar de sista num raderna som en lista över Rad.
`head(n)`	Returnerar de första n raderna.
`first()`	Returnerar den första raden som en rad.
`count()`	Returnerar antalet rader i dataramen.
`isEmpty()`	Kontrollerar om DataFrame är tom och returnerar ett booleskt värde.
`describe(*cols)`	Beräknar grundläggande statistik för numeriska kolumner och strängkolumner.
`summary(*statistics)`	Beräknar angiven statistik för numeriska kolumner och strängkolumner.

Temporära vyer

Metod	Beskrivning
`createTempView(name)`	Skapar en lokal temporär vy med den här dataramen.
`createOrReplaceTempView(name)`	Skapar eller ersätter en lokal temporär vy med den här dataramen.
`createGlobalTempView(name)`	Skapar en global tillfällig vy med den här dataramen.
`createOrReplaceGlobalTempView(name)`	Skapar eller ersätter en global temporär vy med det angivna namnet.

Markering och projektion

Metod	Beskrivning
`select(*cols)`	Projicerar en uppsättning uttryck och returnerar en ny DataFrame.
`selectExpr(*expr)`	Projicerar en uppsättning SQL-uttryck och returnerar en ny DataFrame.
`filter(condition)`	Filtrerar rader med det angivna villkoret.
`where(condition)`	Alias för filter.
`drop(*cols)`	Returnerar en ny DataFrame utan angivna kolumner.
`toDF(*cols)`	Returnerar en ny DataFrame med nya angivna kolumnnamn.
`withColumn(colName, col)`	Returnerar en ny DataFrame genom att lägga till en kolumn eller ersätta den befintliga kolumnen med samma namn.
`withColumns(*colsMap)`	Returnerar en ny DataFrame genom att lägga till flera kolumner eller ersätta befintliga kolumner som har samma namn.
`withColumnRenamed(existing, new)`	Returnerar en ny DataFrame genom att byta namn på en befintlig kolumn.
`withColumnsRenamed(colsMap)`	Returnerar en ny DataFrame genom att byta namn på flera kolumner.
`withMetadata(columnName, metadata)`	Returnerar en ny DataFrame genom att uppdatera en befintlig kolumn med metadata.
`metadataColumn(colName)`	Väljer en metadatakolumn baserat på dess logiska kolumnnamn och returnerar den som en kolumn.
`colRegex(colName)`	Väljer kolumn baserat på kolumnnamnet som anges som en regex och returnerar den som Kolumn.

Sortering och sortering

Metod	Beskrivning
`sort(cols, *kwargs)`	Returnerar en ny DataFrame sorterad efter de angivna kolumnerna.
`orderBy(cols, *kwargs)`	Alias för sortering.
`sortWithinPartitions(cols, *kwargs)`	Returnerar en ny DataFrame med varje partition sorterad efter de angivna kolumnerna.

Sammansättning och gruppering

Metod	Beskrivning
`groupBy(*cols)`	Grupperar DataFrame efter de angivna kolumnerna så att aggregering kan utföras på dem.
`rollup(*cols)`	Skapa en flerdimensionell sammanslagning för den aktuella DataFrame med hjälp av de angivna kolumnerna.
`cube(*cols)`	Skapa en flerdimensionell kub för den aktuella DataFrame med hjälp av de angivna kolumnerna.
`groupingSets(groupingSets, *cols)`	Skapa flerdimensionell aggregering för den aktuella DataFrame med hjälp av de angivna grupperingsuppsättningarna.
`agg(*exprs)`	Aggregera på hela DataFrame utan grupper (förkortning för df.groupBy().agg()).
`observe(observation, *exprs)`	Definiera (namngivna) mått som ska observeras på DataFrame.

Ansluter sig

Metod	Beskrivning
`join(other, on, how)`	Ansluter till en annan DataFrame med hjälp av det angivna kopplingsuttrycket.
`crossJoin(other)`	Returnerar den kartesiska produkten med en annan DataFrame.
`lateralJoin(other, on, how)`	Laterala kopplingar med en annan DataFrame med hjälp av det angivna kopplingsuttrycket.

Ange åtgärder

Metod	Beskrivning
`union(other)`	Returnera en ny DataFrame som innehåller en union av rader i den här och en annan DataFrame.
`unionByName(other, allowMissingColumns)`	Returnerar en ny DataFrame som innehåller en union av rader i den här och en annan DataFrame.
`intersect(other)`	Returnera en ny DataFrame som endast innehåller rader i både den här dataramen och en annan DataFrame.
`intersectAll(other)`	Returnera en ny DataFrame som innehåller rader i både den här dataramen och en annan DataFrame samtidigt som dubbletter bevaras.
`subtract(other)`	Returnera en ny DataFrame som innehåller rader i den här dataramen men inte i en annan DataFrame.
`exceptAll(other)`	Returnera en ny DataFrame som innehåller rader i den här dataramen men inte i en annan DataFrame samtidigt som dubbletter bevaras.

Deduplication

Metod	Beskrivning
`distinct()`	Returnerar en ny DataFrame som innehåller de distinkta raderna i den här dataramen.
`dropDuplicates(subset)`	Returnera en ny DataFrame med duplicerade rader borttagna, om du bara vill överväga vissa kolumner.
`dropDuplicatesWithinWatermark(subset)`	Returnera en ny DataFrame med duplicerade rader borttagna, om du bara vill överväga vissa kolumner, inom vattenstämpeln.

Sampling och delning

Metod	Beskrivning
`sample(withReplacement, fraction, seed)`	Returnerar en samplad delmängd av dataramen.
`sampleBy(col, fractions, seed)`	Returnerar ett stratifierat prov utan ersättning baserat på bråket som anges på varje stratum.
`randomSplit(weights, seed)`	Delar slumpmässigt upp dataramen med de angivna vikterna.

Partitionering

Metod	Beskrivning
`coalesce(numPartitions)`	Returnerar en ny DataFrame som har exakt numPartitions-partitioner.
`repartition(numPartitions, *cols)`	Returnerar en ny DataFrame som partitionerats av de angivna partitioneringsuttrycken.
`repartitionByRange(numPartitions, *cols)`	Returnerar en ny DataFrame som partitionerats av de angivna partitioneringsuttrycken.
`repartitionById(numPartitions, partitionIdCol)`	Returnerar en ny DataFrame som partitionerats av det angivna partitions-ID-uttrycket.

Omforma

Metod	Beskrivning
`unpivot(ids, values, variableColumnName, valueColumnName)`	Ta bort en DataFrame från brett format till långt format.
`melt(ids, values, variableColumnName, valueColumnName)`	Alias för unpivot.
`transpose(indexColumn)`	Transponerar en DataFrame så att värdena i den angivna indexkolumnen blir de nya kolumnerna.

Datahantering saknas

Metod	Beskrivning
`dropna(how, thresh, subset)`	Returnerar en ny DataFrame som utelämnar rader med null- eller NaN-värden.
`fillna(value, subset)`	Returnerar en ny DataFrame som null-värden fylls med nytt värde.
`replace(to_replace, value, subset)`	Returnerar en ny DataFrame som ersätter ett värde med ett annat värde.

Statistiska funktioner

Metod	Beskrivning
`approxQuantile(col, probabilities, relativeError)`	Beräknar ungefärliga quantiles för numeriska kolumner i en DataFrame.
`corr(col1, col2, method)`	Beräknar korrelationen mellan två kolumner i en DataFrame som ett dubbelt värde.
`cov(col1, col2)`	Beräkna samvariansexemplet för de angivna kolumnerna, som anges av deras namn.
`crosstab(col1, col2)`	Beräknar en parvis frekvenstabell med de angivna kolumnerna.
`freqItems(cols, support)`	Hitta vanliga objekt för kolumner, eventuellt med falska positiva identifieringar.

Schemaåtgärder

Metod	Beskrivning
`to(schema)`	Returnerar en ny DataFrame där varje rad är avstämd för att matcha det angivna schemat.
`alias(alias)`	Returnerar en ny DataFrame med en aliasuppsättning.

Iteration

Metod	Beskrivning
`foreach(f)`	Tillämpar f-funktionen på alla rader i den här dataramen.
`foreachPartition(f)`	Tillämpar f-funktionen på varje partition i dataramen.

Cachelagring och beständighet

Följande tabell beskriver beteendet på klassisk beräkning.

Metod	Beskrivning
`cache()`	Bevarar DataFrame med standardlagringsnivån (MEMORY_AND_DISK_DESER).
`persist(storageLevel)`	Anger lagringsnivån så att innehållet i DataFrame bevaras mellan olika åtgärder.
`unpersist(blocking)`	Markerar DataFrame som icke-beständig och tar bort alla block för den från minne och disk.

På serverless compute, cache() beräkna persist() DataFrame direkt och lagra resultatet som en fast snapshot för din session, och persist() ignorera lagringsnivån. unpersist() markerar ögonblicksbilden som redo att återtas, och DataFrame och de DataFrames som härstammar från den kan inte längre användas. Se Cache DataFrames på serverlös beräkning.

Kontrollpunkter

Metod	Beskrivning
`checkpoint(eager)`	Returnerar en kontrollpunktsversion av dataramen.
`localCheckpoint(eager, storageLevel)`	Returnerar en lokalt kontrollpunktsversion av dataramen.

Strömningsåtgärder

Metod	Beskrivning
`withWatermark(eventTime, delayThreshold)`	Definierar en vattenstämpel för händelsetid för den här dataramen.

Optimeringstips

Metod	Beskrivning
`hint(name, *parameters)`	Anger ett tips om den aktuella dataramen.

Gränser och förskjutningar

Metod	Beskrivning
`limit(num)`	Begränsar resultatantalet till det angivna talet.
`offset(num)`	Returnerar en ny DataFrame genom att hoppa över de första n raderna.

Avancerade omvandlingar

Metod	Beskrivning
`transform(func, args, *kwargs)`	Returnerar en ny DataFrame. Koncis syntax för länkning av anpassade transformeringar.

Konverteringsmetoder

Metod	Beskrivning
`toPandas()`	Returnerar innehållet i dataramen som Pandas Pandas. DataFrame.
`toArrow()`	Returnerar innehållet i dataramen som PyArrow-pyarrow. Tabell.
`pandas_api(index_col)`	Konverterar den befintliga dataramen till en Pandas-on-Spark DataFrame.
`mapInPandas(func, schema, barrier, profile)`	Mappar en iterator med batchar i den aktuella DataFrame med hjälp av en intern Python-funktion.
`mapInArrow(func, schema, barrier, profile)`	Mappar en iterator av batchar i den aktuella dataramen med hjälp av en intern Python-funktion som utförs på pyarrow. RecordBatch.

Att skriva in data

Metod	Beskrivning
`writeTo(table)`	Skapa en skrivkonfigurationsbyggare för v2-källor.
`mergeInto(table, condition)`	Sammanfogar en uppsättning uppdateringar, infogningar och borttagningar baserat på en källtabell till en måltabell.

Jämförelse av DataFrame

Metod	Beskrivning
`sameSemantics(other)`	Returnerar Sant när de logiska frågeplanerna i båda DataFrames är lika med.
`semanticHash()`	Returnerar en hashkod för den logiska frågeplanen mot dataramen.

Metadata och filinformation

Metod	Beskrivning
`inputFiles()`	Returnerar en ögonblicksbild av de filer som utgör dataramen.

Avancerade SQL-funktioner

Metod	Beskrivning
`isLocal()`	Returnerar True om metoderna collect and take kan köras lokalt.
`asTable()`	Konverterar DataFrame till ett TableArg-objekt, som kan användas som ett tabellargument i en TVF.
`scalar()`	Returnera ett kolumnobjekt för en SCALAR-underfråga som innehåller exakt en rad och en kolumn.
`exists()`	Returnera ett kolumnobjekt för en EXISTS-underfråga.

Exempel

Grundläggande DataFrame-åtgärder

# Create a DataFrame
people = spark.createDataFrame([
    {"deptId": 1, "age": 40, "name": "Alice", "gender": "M", "salary": 50},
    {"deptId": 1, "age": 50, "name": "Bob", "gender": "M", "salary": 100},
    {"deptId": 2, "age": 60, "name": "Sue", "gender": "F", "salary": 150},
    {"deptId": 3, "age": 20, "name": "Tom", "gender": "M", "salary": 200}
])

# Select columns
people.select("name", "age").show()

# Filter rows
people.filter(people.age > 30).show()

# Add a new column
people.withColumn("age_plus_10", people.age + 10).show()

Sammansättning och gruppering

# Group by and aggregate
people.groupBy("gender").agg({"salary": "avg", "age": "max"}).show()

# Multiple aggregations
from pyspark.sql import functions as F
people.groupBy("deptId").agg(
    F.avg("salary").alias("avg_salary"),
    F.max("age").alias("max_age")
).show()

Ansluter sig

# Create another DataFrame
department = spark.createDataFrame([
    {"id": 1, "name": "PySpark"},
    {"id": 2, "name": "ML"},
    {"id": 3, "name": "Spark SQL"}
])

# Join DataFrames
people.join(department, people.deptId == department.id).show()

Komplexa omvandlingar

# Chained operations
result = people.filter(people.age > 30) \
    .join(department, people.deptId == department.id) \
    .groupBy(department.name, "gender") \
    .agg({"salary": "avg", "age": "max"}) \
    .sort("max(age)")
result.show()

Feedback

Var den här sidan till hjälp?

Uppdaterades senast 2026-10-23

DataFrame-klass

Egenskaper

Methods

Datavisning och inspektion

Temporära vyer

Markering och projektion

Sortering och sortering

Sammansättning och gruppering

Ansluter sig

Ange åtgärder

Deduplication

Sampling och delning

Partitionering

Omforma

Datahantering saknas

Statistiska funktioner

Schemaåtgärder

Iteration

Cachelagring och beständighet

Kontrollpunkter

Strömningsåtgärder

Optimeringstips

Gränser och förskjutningar

Avancerade omvandlingar

Konverteringsmetoder

Att skriva in data

Jämförelse av DataFrame

Metadata och filinformation

Avancerade SQL-funktioner

Exempel

Grundläggande DataFrame-åtgärder

Sammansättning och gruppering

Ansluter sig

Komplexa omvandlingar

Feedback

Ytterligare resurser